Extragerea datelor pe factură: un ghid complet

Extragerea datelor pe factură: un ghid complet

Marca temporală: 8 ianuarie 2024 5:41
Extragerea datelor pe factură: un ghid complet PlatoBlockchain Data Intelligence. Căutare verticală. Ai.

Introducere

În mediul de afaceri modern, echipele de contabilitate trebuie să fie capabile să proceseze facturile și plățile cât mai rapid și eficient posibil. Pe măsură ce organizația crește, crește și numărul de facturi care trebuie procesate, necesitând o dimensiune mai mare a echipei și timpi mai mari de procesare. În plus, extragerea și procesarea manuală a datelor facturilor este, de asemenea, destul de predispusă la erori, ceea ce duce la o investiție de resurse mai mare decât este necesar. Unul dintre cei mai importanți pași în procesarea facturilor este extragerea datelor pe factură. Dacă este făcut manual, acest pas nu este doar cel mai consumator de timp, ci și cel mai predispus la erori. Soluția, prin urmare, nu este să angajezi o echipă mai mare care să facă acest lucru manual, ci mai degrabă să investești în extragerea automată a datelor pe facturi. În această postare pe blog, veți afla ce este extragerea datelor pe factură, cum să procedați în acest sens și câteva dintre metodele populare de extragere a datelor pe factură.

Înainte de a intra în extragerea datelor de factură, să înțelegem mai întâi ce este o factură.

O factură este un document care prezintă detaliile unei tranzacții între un cumpărător și un vânzător, inclusiv data tranzacției, numele și adresele cumpărătorului și vânzătorului, o descriere a bunurilor sau serviciilor furnizate, cantitatea de articole, prețul pe unitate și suma totală datorată.

Facturile conțin informații importante, cum ar fi detalii despre clienți și furnizori, informații despre comandă, prețuri, taxe etc. Informații care trebuie extrase și corelate cu alte documente, cum ar fi formularele de comandă, factura de marfă etc. înainte de procesarea plății.

Deși sună simplu, extragerea datelor din facturi poate fi foarte consumatoare de timp, deoarece facturile vin în formate diferite. În plus, facturile conțin, de asemenea, atât date structurate, cât și date nestructurate, care pot fi dificil de extras manual și ar necesita un software automat de extragere a datelor despre facturi, cum ar fi Nanoneți pentru a putea procesa rapid facturile.

Automatizați introducerea manuală a datelor folosind software-ul OCR bazat pe inteligență artificială Nanonet. Capturați instantaneu datele din facturi. Reduceți timpii de livrare și eliminați efortul manual.

Extragerea datelor facturii prezintă o serie de provocări pentru echipele AP, deoarece facturile vin în diferite șabloane și pot conține o serie de informații, dintre care unele pot fi sau nu importante pentru echipa AP pentru procesarea facturii. Unele dintre provocări sunt enumerate mai jos:

  • Diferite formate de factură – Facturile vin în diferite formate, inclusiv hârtie, PDF, EDI etc., ceea ce poate face dificilă extragerea și procesarea facturilor.
  • Stiluri de șabloane de factură – Pe lângă formate, facturile vin și în diverse șabloane. Unele facturi pot conține doar informațiile esențiale, în timp ce altele pot avea și multe informații nedorite. În plus, punctele de date pot fi prezente în diferite locuri pe factură, ceea ce face ca extragerea manuală a datelor să fie foarte consumatoare de timp.
  • Calitatea și acuratețea datelor – Extragerea manuală a datelor de factură poate duce la întârzieri și inexactități în informațiile extrase.
  • Volum mare de date – De obicei, organizațiile trebuie să proceseze zilnic un număr mare de facturi. A face acest lucru manual este extrem de consumator de timp și costisitor pentru aceste companii.
  • Limbi diferite – Furnizorii internaționali distribuie de obicei facturile în diferite limbi, ceea ce ar putea fi dificil de procesat manual pentru echipa AP dacă nu cunosc limba. Aceste facturi sunt dificil de procesat și pentru software-ul de automatizare simplu.

Pregătirea datelor înainte de extragere constituie o fază crucială în procesarea facturilor. Acest pas este esențial în garantarea acurateței și fiabilității datelor, în special atunci când se manipulează cantități substanțiale de date sau se lucrează cu date nestructurate care ar putea cuprinde erori, inconsecvențe sau alți factori capabili să afecteze precizia procesului de extracție.

O tehnică cheie pentru pregătirea datelor de factură pentru extragere este curățarea și preprocesarea datelor.

O metodă importantă în pregătirea datelor de factură pentru extragere este prin curățarea și preprocesarea datelor. Acest proces presupune recunoașterea și rectificarea erorilor, inconsecvențelor și diferitelor probleme din cadrul datelor înainte de a iniția procesul de extracție. În acest scop pot fi utilizate diverse tehnici, cuprinzând:

  • Normalizarea datelor: Transformarea datelor într-un format comun care poate fi procesat și analizat mai ușor. Aceasta poate implica standardizarea formatului de date, ore și alte elemente de date, precum și conversia datelor într-un tip de date consistent, cum ar fi datele numerice sau categoriale.
  • Curățarea textului: implică eliminarea informațiilor străine sau irelevante din date, cum ar fi cuvintele oprite, semnele de punctuație și alte caractere non-textuale. Acest lucru poate ajuta la îmbunătățirea acurateței și a fiabilității tehnicilor de extracție bazate pe text, cum ar fi OCR și NLP.
  • Data validarii: Aceasta implică verificarea datelor pentru erori, inconsecvențe și alte probleme care pot afecta acuratețea procesului de extracție. Aceasta poate implica compararea datelor cu surse externe, cum ar fi bazele de date ale clienților sau cataloagele de produse, pentru a se asigura că datele sunt exacte și actualizate.
  • Mărirea datelor: Adăugarea sau modificarea datelor pentru a îmbunătăți acuratețea și fiabilitatea procesului de extracție. Aceasta poate implica adăugarea de surse de date suplimentare, cum ar fi rețelele sociale sau datele web, pentru a suplimenta datele de factură sau utilizarea tehnicilor de învățare automată pentru a genera date sintetice pentru a îmbunătăți acuratețea procesului de extracție.

Există multe metode diferite de extragere a datelor. Alegerea metodei corecte de extragere a datelor pe factură este foarte importantă pentru ca o echipă AP să poată funcționa eficient.

Extragerea manuală a datelor pe factură: extragerea manuală a datelor pe factură implică un om care parcurge fizic factura și introduce manual informațiile relevante în software-ul de contabilitate, unde pot fi apoi corelate și procesate înainte de efectuarea plății. Acest proces este extrem de consumator de timp și poate fi predispus la erori umane. De obicei, extragerea manuală a datelor pe factură poate provoca întârzieri și plăți și poate introduce fricțiuni inutile ale furnizorilor.

  • Instrumente online de extragere a datelor: Dacă trebuie să extrageți informații dintr-un anumit tip de document în care informațiile și formatul rămân în mare parte aceleași, există multe instrumente disponibile care vă pot ajuta în abordarea unui anumit caz de utilizare. De exemplu, dacă trebuie să convertiți PDF în text, multe instrumente online pot ajuta echipa AP să eficientizeze acest proces. Software-ul de conversie oferă o metodă de extracție mai fiabilă și mai precisă. Cu toate acestea, oferă capacități de automatizare puțin sau deloc pentru procesele de rutină sau complexe de extragere a datelor pe factură.
  • Extragerea datelor de factură pe bază de șablon: Extragerea datelor de factură pe bază de șabloane se bazează pe utilizarea de șabloane predefinite pentru a extrage date dintr-un anumit set de date, formatul pentru care rămâne în mare parte același. De exemplu, atunci când un departament AP trebuie să proceseze mai multe facturi de același format, extragerea datelor bazată pe șablon poate fi utilizată, deoarece datele care trebuie extrase vor rămâne în mare parte aceleași pentru toate facturile.

    Această metodă de extragere a datelor este extrem de precisă atâta timp cât formatul rămâne același. Problema apare atunci când apar modificări în formatul setului de date. Acest lucru poate cauza probleme în extragerea datelor bazate pe șabloane și poate necesita intervenție manuală.
    software-ul

  • Extragerea automată a datelor de factură folosind OCR: dacă aveți mai multe tipuri de facturi sau un număr mare de facturi din care să extrageți date, bazate pe inteligență artificială Software OCR, cum ar fi Nanoneți, oferă cea mai convenabilă soluție. Astfel de instrumente oferă tehnologie OCR (Recunoaștere optică a caracterelor) pentru a recunoaște textul din documentele sau imaginile scanate.

    Aceste instrumente sunt extrem de rapide, eficiente, sigure și scalabile. Folosesc o combinație de AI, ML, OCR, RPA, recunoașterea textului și a modelelor și multiple alte tehnici pentru a vă asigura că datele extrase sunt exacte și fiabile. Nu numai atât, acestea instrumente de extragere a datelor poate suporta extragerea textului din mai multe surse, cum ar fi extragerea textului din imaginiși chiar extragerea textului scris de mână din imagini.

Concluzie

În concluzie, automatizarea extragerii datelor facturilor este crucială pentru ca toate echipele AP să poată procesa eficient și eficient facturile. Este important să puteți procesa facturile într-un interval de timp stabilit, astfel încât plățile furnizorilor să poată fi efectuate în timpul promis și pentru a evita fricțiunile inutile.

Tehnica și tipul de extragere a datelor pe factură care este utilizat de echipa AP depinde de sursele de intrare și de nevoile specifice ale afacerii și trebuie evaluate cu atenție înainte de implementare. În caz contrar, poate duce la pierderi inutile atât de timp, cât și de resurse.

Eliminați blocajele create de procesele manuale de extragere a datelor pe factură. Aflați cum Nanonets vă poate ajuta afacerea să optimizeze cu ușurință extragerea datelor pe facturi.

Timestamp-ul:

Mai mult de la AI și învățarea automată